テキスト分類 - TensorFlow - Amazon SageMaker AI
テキスト分類アルゴリズムの Amazon EC2インスタンスの推奨事項 TensorFlow サンプルノートブック

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テキスト分類 - TensorFlow

Amazon SageMaker AI テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムは、 TensorFlow Hub の多くの事前トレーニング済みモデルによる転移学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。大量のテキストデータが使用可能でない場合でも、転移学習を使用して、使用可能な事前トレーニング済みモデルのいずれかを独自のデータセットで微調整できます。テキスト分類アルゴリズムは、テキスト文字列を入力として受け取り、各クラスラベルの確率を出力します。トレーニングデータセットは CSV形式である必要があります。このページには、Amazon EC2インスタンスのレコメンデーションとテキスト分類 - のサンプルノートブックに関する情報が含まれています TensorFlow。

トピック

テキスト分類アルゴリズムの Amazon EC2インスタンスの推奨事項 TensorFlow

テキスト分類 TensorFlow アルゴリズムは、以下を含むトレーニングのためにすべての CPUおよび GPUインスタンスをサポートします。

  • ml.p2.xlarge

  • ml.p2.16xlarge

  • ml.p3.2xlarge

  • ml.p3.16xlarge

  • ml.g4dn.xlarge

  • ml.g4dn.16.xlarge

  • ml.g5.xlarge

  • ml.g5.48xlarge

バッチサイズが大きいトレーニングには、より多くのメモリを持つGPUインスタンスをお勧めします。CPU (M5 など) インスタンスと GPU (P2、P3, G4dn、G5) インスタンスの両方を推論に使用できます。 AWS リージョン間の SageMaker トレーニングインスタンスと推論インスタンスの包括的なリストについては、「Amazon SageMaker AI 料金表」を参照してください。

テキスト分類 - TensorFlow サンプルノートブック

カスタムデータセットでの転送学習に SageMaker AI テキスト分類アルゴリズムを使用する方法の詳細については、 TensorFlow JumpStart 「テキスト分類の概要」ノートブックを参照してください。

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする手順については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Notebook インスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMaker AI Examples タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。